SpringBoot+ThreadPoolTaskExecutor+mybatis-plus 批量插入大数量级数据

创作不易，可否给作者点个赞再走

一. 效率

参考：https://www.jianshu.com/p/255095b274fe
方法一、 saveBatch（）

首先mybatis-plus中默认提供了一个批量保存数据到数据库的方法saveBatch（），批处理实质上还是一条条的sql去执行，但是它做了预编译优化，只编译一次sql，但是还是一个for循环，一条执行一次，数据量多的时候，效率也不见得很好。

方法二、foreach拼sql
这个也挺简单，就是,写法网上百度一大把，不做赘述。

我这里是使用了mybatis-plus注入自定义的SQL，方法参考
https://www.yht7.com/news/194845
https://blog.csdn.net/qq_28025423/article/details/115680196
我使用的数据库是Oracle，所以sql有一点点不同
详细代码见：https://blog.csdn.net/qq_44364267/article/details/127111440

insert into tablename（···）
<foreach collection="list" item="item" index="index" open="" separator="union all" close="">
(SELECT ····FROM DUAL )
</foreach>

在使用过程中发现由于插入表的字段太多了，拼接的插入值的时候总会卡上那么一下，再加上这玩意还有数量限制（一次性插入2000以上条会报错），所以这个时候会适得其反，效率下降。

结论：

1、BATCH模式当字段比较少的时候，效率比不过foreach一次性执行效率高。

2、foreach用在字段比较少的表插入时候，性能比BATCH模式好

我自己也实际的去测试了一下，插入一万条数据，对比图如下
这是使用saveBatch（）方法，花了六秒

而foreach，花了三十多秒（截图忘了截了哈哈，但是有印象），好家伙这还是使用了多线程的情况下（多线程下文讲）。所以果断还是使用saveBatch（），但是考虑到这玩意其实也是循环一条条的跑，因此决定使用多线程。

二. ThreadPoolTaskExecutor多线程插入数据

根据实际需求，需要插入W及10W以上的数据，而且因为插入的字段有点多，所以还是考虑使用saveBatch（）方法，因此考虑使用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入提高效率。

• 首先是spring容器注入线程池bean对象

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import java.util.concurrent.Executor;

@Configuration
@EnableAsync
@ComponentScan("com.example")
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
    @Override
    @Bean("AsyncExecutor")
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor threadPool = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //返回可用处理器的Java虚拟机的数量,可以根据数量设定线程参数，我这里直接写死了
        int i = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        //设置核心线程数
        threadPool.setCorePoolSize(10);
        //设置最大线程数
        threadPool.setMaxPoolSize(100);
        //线程池所使用的缓冲队列
        threadPool.setQueueCapacity(10);
        //等待任务在关机时完成--表明等待所有线程执行完
        threadPool.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        // 等待时间 （默认为0，此时立即停止），并没等待xx秒后强制停止
        threadPool.setAwaitTerminationSeconds(60);
        //  线程名称前缀
        threadPool.setThreadNamePrefix("系统名-Async-");
        // 初始化线程
        threadPool.initialize();
        return threadPool;
    }

}

• 第二步创建异步线程的业务类

接口

import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
 * @author shidulin
 * @version 1.0
 * @date 2022/9/29 8:46
 */
public interface AsyncService {

    /** * 执行异步任务 * 可以根据需求，自己加参数拟定，我这里就做个测试演示 */
    void asyncBatchInsertCatalog( CountDownLatch countDownLatch, List<PurStoreProductsCatalog> catalogList);


}

实现类

/**
 * @author shidulin
 * @version 1.0
 * @date 2022/9/29 8:45
 */
@Service
@Slf4j
public class AsyncServiceImpl implements AsyncService{

    @Override
    @Async("AsyncExecutor")
    public void asyncBatchInsertCatalog( CountDownLatch countDownLatch, List<PurStoreProductsCatalog> catalogList) {
        try{
            log.warn("start Batch Insert");

            //每个线程要做的操作
            log.warn("end Batch Insert");
        }finally {
            // 很关键, 无论上面程序是否异常必须执行countDown,否则await无法释放
            countDownLatch.countDown();
        }
    }

}

• 第三步测试调用
  业务类内容太多了这里就只贴出具体方法

 @Override
    public String importProductsCatalog() {
   		//将json字符串转为JSONObject 
         JSONObject catalog = JSON.parseObject(catalogstr);
        //catalogJSONArray大小是10
        JSONArray catalogJSONArray  = catalog.getJSONArray("catalog");
        List<PurStoreProductsCatalog> catalogList = (List<PurStoreProductsCatalog>) JSONArray.parseArray(catalogJSONArray.toJSONString(), PurStoreProductsCatalog.class);
        //造假数据10*1000条数据
        for(int i = 0 ; i < 1000 ; i ++) {
            catalogList.addAll(catalogList.size()-1,(List<PurStoreProductsCatalog>) JSONArray.parseArray(catalogJSONArray.toJSONString(), PurStoreProductsCatalog.class));
        }
        // 异步多线程  插入数据库
        int total = catalogList.size();
        //两千条数据开一条线程
        int batchSize = 2000;
        int number =total % batchSize == 0 ? total / batchSize :total / batchSize+1;
        countDownLatch = new CountDownLatch(number);
        long l1 = System.currentTimeMillis();
        for(int i = 0;i<number;i++){
            List<PurStoreProductsCatalog> batchList = new ArrayList<>();
            if(i== number-1){
                batchList = catalogList.subList(i*batchSize,total);
            }else{
                batchList = catalogList.subList(i*batchSize,(i+1)*batchSize);
            }
            //模拟阻塞队列，线程满的时候等待不抛出异常
            while(true){
                try{
                    asyncService.asyncBatchInsertCatalog(countDownLatch,batchList);
                    break;
                }catch(TaskRejectedException e){
                    try{
                        Thread.sleep(1000);
                    }catch(Exception e2){}
                }
            }

        }
        try {
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        long l2 = System.currentTimeMillis();
        log.info("主线程阻塞执行到此处花费了{}",l2-l1);
        return "获取库存成功";
    }

测试结果，一万条数据大约4s，没加线程的话7秒（虽然4s一万条数据还是有点慢，但是也没办法不想自己写sql哈哈，而且foreach在这里也不适用）

用foreach的话加上线程差不多38s了。
这是主表的，实际上主表一条数据对应附表3条数据左右，一开始我是一条线程插入主表的同时也把插入附表的操作也做了，用的都是savebatch（）。结果让我大失所望，1W条主表数据+3W条附表数据整整花了27s左右

这个时候foreach就适用了，附表字段少只有4个，速度直接飙到4S。


这里跟前面只插入1W条主表数据差不多是因为优化了中间数据处理逻辑，但是没有做测试记录，大约1W条应该是1~2s左右

三. 测试结果

• 1W条主表数据+3W条附表数据测试结果见上文，4s左右
• 10W条主表数据+30W条附表数据测试结果见上文，13s左右
  
• 100W条主表数据+300W条附表数据测试结果见上文，1分45s左右
• 
  这里在测试百万级数据时线程满了，因为我是2000条一个线程，100W / 2000 = 500,线程最大设置的时100个，这里我们并不能无限去扩大设置的线程数，spring boot的阻塞队列不好用，所以模拟了一下

 //模拟阻塞队列，线程满的时候等待不抛出异常
            while(true){
                try{
                    asyncService.asyncBatchInsertCatalog(countDownLatch,batchList);
                    break;
                }catch(TaskRejectedException e){
                    try{
                        Thread.sleep(1000);
                    }catch(Exception e2){}
                }
            }

四. 结论

需要根据实际需求去选择批量插入的方法，根据实际对比性能过后才能得出最优解